圖聯(lián)邦學(xué)習(xí)：問題、方法與挑戰(zhàn)

摘要： 圖作為一種高效、靈活、通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在多個學(xué)科領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。近年來，基于圖的深度學(xué)習(xí)算法不斷涌現(xiàn)，并在社交網(wǎng)絡(luò)、生物信息學(xué)、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域取得顯著成效。盡管公開的圖數(shù)據(jù)量在增加，但高質(zhì)量的數(shù)據(jù)往往分散在不同的數(shù)據(jù)所有者手中。隨著社會對數(shù)據(jù)隱私保護(hù)要求的提高，現(xiàn)有的圖學(xué)習(xí)算法面臨著許多挑戰(zhàn)。圖聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種有效的解決方案應(yīng)運而生。文中系統(tǒng)回顧了圖聯(lián)邦學(xué)習(xí)領(lǐng)域近五年的研究... （共12頁）